Doi: 10. 1016/j aquaeng

particular location, and the supplementary heater is set
to maintain the water in the tanks at 22.5
8
C. The heat
input from pumps and fish have also been included in
the present model. The pump size used for the 10.6 m
3
system used in this study is 1 kW with a pumping
efficiency of 70%. Half of the electrical energy not used
for moving water is assumed converted to heat and
transferred to the water, while the remainder is lost to
R.J. Fuller / Aquacultural Engineering 36 (2007) 250–260
252
Fig. 1. Heat and mass transfer mechanisms between tanks and
structure.

---

ambient. A standing biomass rate of 50 kg of fish m
3
of water has been assumed with a heat input of
550 kJ h
1
of heat to the tank water calculated using the
equations suggested by
Cho and Bureau (1998)
. Apart
from the above assumptions, other influences on
predictions are defined as parameters in the TRNSYS
input file. The sources of these parameters are as used in
Cooper and Fuller (1983)
or
Fuller et al. (1987)
, except
where otherwise noted. The values used in the
simulations (unless specified in later sections) are
shown in
Table 1
.
Other system characteristics were as follows:
Greenhouse orientation: long axis in north–south
direction;
greenhouse floor dimensions: 4.3 m
6.1 m;
tank volume: 10,584 l;
water surface area: 8.84 m
2
;
fresh water intake: 10% of tank volume per day
between 10 a.m. and 3 p.m.
3. Climatic data
The performance of various system configurations
(see Section
5
) was predicted for two locations within
Victoria. These are Melbourne, the capital, and Mildura,
an inland city 600 km to the north of Melbourne and a
major horticultural production area.
Table 2
summarises
the main climatic variables of these two locations.
Simulations were performed using typical mean year
(TMY) data files for the two locations generated by
Morrison (1990)
.
4. Model verification
Full validation of the model, i.e. comparing hourly
predictions with known forcing functions against
measured data, was not possible because of the lack
of such experimental data. A number of cross checks
were therefore conducted to verify that the predictions
made by various aspects of the model were credible.
These include the overall heating load, the heating
effect of a greenhouse alone and the heat delivered by
the swimming pool collectors.
4.1. Heating load
Using the methodology described in the Australian
Standard (
AS, 1989
) for the calculation of swimming
pool heating loads, a daily energy demand was
calculated for a 8.84 m
2
indoor pool, assuming the
conditions expected in a RAS in winter. Unpublished
data collected from an unheated commercial RAS
system in southern Victoria between November and
March showed that tank and water temperatures were
similar, internal relative humidity levels were approxi-
mately 75% and air movement was very low, i.e. less
than 0.1 m s
1
. Assuming that internal air temperatures
would be lower and relative humidity levels would be
higher in winter, the heating load calculation used water
and air temperatures of 22.5 and 20
8
C, respectively, an
R.J. Fuller / Aquacultural Engineering 36 (2007) 250–260
253
Table 1
Parameters and their values used in simulations
Parameter
Value
Solar absorptance of floor material
0.72
Emittance of floor material
0.91
Conductivity of floor material (kJ m
2
K
1
)
6.23
a
Specific heat of floor material (kJ kg
1
8
C
1
)
0.84
a
Long-term ground sink temperature (Melbourne) (
8
C)
14.8
b
Long-term ground sink temperature (Mildura) (
8
C)
16.8
b
Emittance of water
0.96
c
Specific heat of water (kJ kg
1
K
1
)
4.18
a
Convective heat transfer coefficient between air
and floor (kJ m
2
K
1
)
14.1
Convective heat transfer coefficient between air
and tank surfaces (kJ m
2
K
1
)
12.6
Convective heat transfer coefficient between air
and inner cover (kJ m
2
K
1
)
10.1
Overall heat transfer coefficient between inner
and outer glazing (kJ m
2
K
1
)
8.4
Longwave transmittance of glazing material
0.57
Emittance of glazing material
0.35
Refractive index of glazing material
1.41
Thickness-extinction coefficient product of glazing
material
0.05
View factor between tank sides and floor—calculated
0.40
View factor between tunnel and sky
0.69
Sources:
a
Duffie and Beckman (1991)
;
b
calculated from TMY data
file;
c
Kreith and Bohn (1986)
.
Table 2
Summary of Melbourne and Mildura climates
Climatic variable
Melbourne Mildura
Mean daily maximum temperature (
8
C)
19.8
24.5
Highest recorded maximum temperature (
8
C)
45.6
50.7
Mean daily minimum temperature (
8
C)
10.1
10.4
Lowest recorded maximum temperature (
8
C)
2.8
5.0
Mean relative humidity at 9 a.m. (%)
69
64
Mean relative humidity at 3 p.m. (%)
54
43
a
Mean total global horizontal solar
radiation (MJ
2
d
1
)
15.9
18.8
Mean wind speed at 9 a.m. (ms
1
)
3.0
2.1
Mean wind speed at 3 p.m. (ms
1
)
4.2
2.6
Mean annual rainfall (mm)
653
268
Source:
BOM, 2004
, except
a
Roy and Miller, 1980
.

---

air speed of 0.1 ms
1
and 80% relative humidity within
the building. A daily heating load of 55 MJ was
calculated. Various assumptions and parameters of the
greenhouse model were changed to approximate a tank
(or pool) within a conventional building. The structure
was effectively made opaque to solar and thermal
radiation by changing the relevant parameters. Since the
method described in the Australian Standard does not
include conduction losses from the floor, the ground
sink temperature in the model was made equivalent to
the water temperature, so that there would effectively be
no heat losses through the floor. The overall heat
transfer coefficient between the polyethylene covers
was reduced to a level similar to a conventional building
with metal roof and 50 mm of polystyrene insulation,
i.e. 2.7 kJ h
1
m
2
K
1
. With these changes, the model
predicted a daily heat load of 74 MJ, i.e. 35% more than
the figure calculated using the method described in AS
3634.
4.2. Greenhouse effect
The only measured data located for verifying the
passive heating effect of a greenhouse on a recircula-
tion aquaculture system is that published by
Braley
et al. (1992)
. From their research with a 9000-l
recirculation system for rearing giant clams, the
authors measured mean tank water temperatures 5–
7
8
C warmer in the tanks in the greenhouse compared
to those located outside. The measurements were made
between July and September in Townsville, a coastal
town in northern Queensland. Unfortunately, no
typical meteorological year (TMY) climatic data file
for Townsville is available. The predictions were
therefore made using July climatic data for the coastal
city of Rockhampton, which is approximately 650 km
south of Townsville. Since the long-term mean solar
radiation and ambient temperatures in July in Rock-
hampton are 21 and 14% lower than in Townsville, the
hourly values of these two climatic variables were
increased by these factors. A small number of
additional changes were made to the greenhouse
model so that it was more comparable to Braley’s
system. The initial water temperature was set at
20.5
8
C, the average temperature of the water entering
the uncovered tanks. The water volume was reduced to
9000 l. No other aspects of the model were changed.
The mean water temperature predicted over July was
31.5
8
C. The average tank water temperature for July
estimated from Braley’s Fig. 5 was 27.5
8
C, indicating
that the model’s prediction was 15% higher than the
measured value.
4.3. Solar collector model
Data from the report by
Guthrie (1984)
was used to
verify the predictions of the solar collector model in
TRNSYS. The flow rate used was 0.071 l s
1
m
2
. The
collector parameters used were
F
R
ta
= 0.98 and
F
R
U
L
= 39.6 W m
2
K
1
. The latter figure is based
on a wind speed of 2.5 ms
1
. This characteristic is for a
typical strip solar collector mounted on roof decking.
The standard TRNSYS collector subroutine predicted
that a collector inclined at 38.8
8
with a fixed inlet water
temperature of 20
8
C would have a heat output of
35.7 MJ m
2
for the month of June in Melbourne, i.e.
1.19 MJ m
2
per day. This figure compares with the
prediction of 1.2 MJ m
2
per day calculated using the
Heat Table method used by
Guthrie (1984)
.
5. System configurations
The verified model was used to determine the
performance of the following system configurations:
Non-solar system, i.e. an opaque structure with no
solar input;
greenhouse only;
greenhouse and solar collectors (
Fig. 2
).
Two collector area-inclination angle scenarios were
initially investigated. The first scenario represents a
system with a collector inclined at an angle to optimise
solar energy gain in winter. A ground-mounted free-
standing structure to support the collector is envisaged.
The second scenario represents a collector located on a
typical roof and hence is inclined at a shallower angle.
Collector areas were initially chosen based on typical
‘rules of thumb’ used by swimming pool collector
R.J. Fuller / Aquacultural Engineering 36 (2007) 250–260
254
Fig. 2. Schematic diagram of greenhouse, tank and solar collector.

---

installers in Victoria. A greenhouse–collector ratio of
1:1 was selected if the collector was inclined to optimise
winter energy collection. To compensate for the lower
output in winter of a roof-mounted collector, the area
was increased by 50%. The collector system character-
istics were therefore as follows:
Ground-mounted collector optimally inclined for
winter energy collection;
- 58
8
and 26 m
2
north facing for Melbourne;
- 51
8
and 26 m
2
north facing for Mildura;
roof-mounted collector, non-optimal inclination for
winter energy collection;
- 25
8
and 39 m
2
north facing for both Melbourne and
Mildura.
6. Results and discussion
6.1. Energy use
Predictions were made of the supplementary energy
required to maintain the tank water temperature at
22.5
8
C for each system in the two locations. Predic-
tions were made on an hourly basis, integrated for each
month ) and summed for the year
(
R.J. Fuller / Aquacultural Engineering 36 (2007) 250–260
255
Fig. 3. Predicted supplementary energy demand of solar and non-solar systems in Melbourne.
Fig. 4. Predicted supplementary energy demand of solar and non-solar systems in Mildura.

---

Differences in energy requirements for the non-solar
system in the two locations are due to the differences in
fresh water inlet and ambient air temperatures. The
fresh water inlet and the average mean daily tempera-
tures are 2 and 2.5
8
C warmer in Mildura, respectively,
compared to Melbourne. In each location, the green-
house alone can reduce energy requirements signifi-
cantly. The reductions, compared to the non-solar
building are 66 and 87%, respectively, for the temperate
and hot climates, respectively. As expected, the
collector systems optimised for winter energy collec-
tion are superior to those systems inclined at the
shallower angle, although the percentage increases in
energy collection are only small, i.e. 1–2%. However,
this increased energy saving is achieved with a 50%
smaller collector area. The costs incurred to optimise
the solar collector angle for winter heat collection must
therefore be compared against greater collector array
costs plus the additional energy use.
The predictions of conventional energy use for the
greenhouse-only scenario are much lower than those
predicted by
Zhu et al. (1998)
for a greenhouse-covered
tank. Over a 7-month period, these authors predicted an
energy use of 1.4 GJ m
2
compared to 0.13 and
0.47 GJ m
2
for Mildura and Melbourne, respectively.
Several important variations explain the difference.
The greenhouse simulated by
Zhu et al. (1998)
has a
single glazing layer and ambient temperatures are
significantly lower, with
7.7
8
C being the minimum,
compared to 2.1 and 0.2
8
C in the Melbourne and
Mildura TMY data, respectively. No average solar
radiation figures over the 7 months were provided but 3
days of data (averaging 4.4 MJ m
2
) quoted in their
study indicate that solar radiation levels are much lower
compared to those used in this study. Water tempera-
tures were, however, lower (20
8
C) compared to
22.5
8
C in this study.
6.2. Water temperatures
No upper limit on water temperature was set within the
model. Therefore, the tank water temperatures in the solar
heating systems were higher than the minimum set
temperature of 22.5
8
C of the non-solar case. Mean
annual water temperatures in the solar systems range from
25.7 to 27.8
8
C for the solar systems in Melbourne, and
from 28.4 to 31.3
8
C for Mildura. To achieve the higher
water temperatures in the non-solar case would require
greater energy consumption. For example, the energy
required to maintain an annual mean water temperature of
25.7
8
C in the non-solar case in Melbourne would require
nearly 56.4 GJ or 54% more conventional energy to
achieve the same mean water temperature.
The temperature of the water in the tanks is, however,
predicted to exceed 30
8
C for a considerable number of
hours. Excess temperatures are undesirable because of the
stress they place on the fish, and the solar systems should
not be credited with supplying heat that creates
unfavourable conditions for fish growth. Assuming that
30
8
C is the desired upper water temperature limit, the
percentages of time when the tank temperature exceeds
this value are shown in
Table 4
. Tank overheating occurs
in all of the systems, but particularly those using a solar
collector. When the solar collector is inclined at 25
8
this
effect is more serious than for the collector inclined at 51
8
or 58
8
. Depending on location, a collector inclined at the
optimum angle for winter collection can thus be bene-
ficial not only in terms of energy collection in the coldest